Diferencia entre Pandas y PostgreSQL

Pandas: Python admite una biblioteca incorporada Pandas , para realizar el análisis y la manipulación de datos de una manera rápida y eficiente. La biblioteca de Pandas maneja los datos disponibles en arreglos unidimensionales, llamados series, y arreglos multidimensionales llamados marcos de datos. Proporciona una gran variedad de funciones y utilidades para realizar la transformación y manipulación de datos. El modelado estadístico, el filtrado, las operaciones de archivos, la clasificación y la importación o exportación con el módulo numpy son algunas de las características clave de labiblioteca de Pandas . Los datos grandes se manejan y extraen de una manera mucho más fácil de usar.

PostgreSQL: es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto, que se utiliza principalmente para el almacenamiento de datos para diversas aplicaciones. PostgreSQL realiza la manipulación de datos con un conjunto más pequeño de datos, como clasificación, inserción, actualización, eliminación de una manera mucho más rápida y simplificada. Simula el análisis y la transformación de datos a través de consultas SQL . Proporciona almacenamiento flexible y replicación de datos con mucha más seguridad e integridad. Las características principales que garantiza son la atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la durabilidad (ACID) para manejar transacciones simultáneas. 

Actuación

Para comparar el rendimiento de ambos módulos, realizaremos algunas operaciones en el siguiente conjunto de datos:

Este conjunto de datos se puede cargar en los marcos respectivos y luego se puede calcular su rendimiento para diferentes operaciones:

• Seleccione: Mostrar todas las filas del conjunto de datos

# import required modules
import time
import psycopg2
import pandas
  
  
# connect to server and load SQL database
db = psycopg2.connect(database="postgres",
                      user="postgres",
                      password="12345",
                      host="127.0.0.1",
                      port="5432")
db = conn.cursor()
  
# load pandas dataset
df = pandas.read_csv('gfg.csv')
  
  
print('\nUsing PostgreSQL:')
  
# computing time taken by PostgreSQL
begin = time.time()
db.execute("SELECT * FROM gfg")
print(db.fetchall())
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)
  
  
print('\nUsing Pandas:')
  
# computing time taken by Pandas
begin = time.time()
print(df)
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)

Producción:

• Ordenar: ordenar los datos en orden ascendente.

# import required modules
import time
import psycopg2
import pandas
  
  
# connect to server and load SQL database
db = psycopg2.connect(database="postgres",
                      user="postgres",
                      password="12345",
                      host="127.0.0.1",
                      port="5432")
cur = db.cursor()
  
# load pandas dataset
df = pandas.read_csv('gfg.csv')
  
  
print('\nUsing PostgreSQL:')
  
# computing time taken by PostgreSQL
begin = time.time()
print('Sorting data...')
cur.execute("SELECT * FROM gfg order by ESTABLISHED")
print(cur.fetchall())
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)
  
  
print('\nUsing Pandas:')
  
# computing time taken by Pandas
begin = time.time()
print('Sorting data...')
df.sort_values(by=['ESTABLISHED'], inplace=True)
print(df)
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)

Producción:

• Filtro: extraer algunas filas del conjunto de datos.

# import required modules
import time
import psycopg2
import pandas
  
  
# connect to server and load SQL database
db = psycopg2.connect(database="postgres",
                      user="postgres",
                      password="12345",
                      host="127.0.0.1",
                      port="5432")
cur = db.cursor()
  
# load pandas dataset
df = pandas.read_csv('gfg.csv')
  
  
print('\nUsing PostgreSQL:')
  
# computing time taken by PostgreSQL
begin = time.time()
cur.execute("SELECT * FROM gfg where ESTABLISHED < 2000")
print(cur.fetchall())
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)
  
  
print('\nUsing Pandas:')
  
# computing time taken by Pandas
begin = time.time()
print(df[df['ESTABLISHED'] < 2000])
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)

Producción:

• Cargar: cargando el conjunto de datos.

# import required modules
import time
import psycopg2
import pandas
  
  
print('\nUsing PostgreSQL:')
  
# computing time taken by PostgreSQL
begin = time.time()
# connect to server and load SQL database
print('Loading SQL dataset...')
db = psycopg2.connect(database="postgres",
                      user="postgres",
                      password="12345",
                      host="127.0.0.1",
                      port="5432")
cur = db.cursor()
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)
  
  
print('\nUsing Pandas:')
  
# computing time taken by Pandas
begin = time.time()
print('Loading pandas dataset...')
# load pandas dataset
df = pandas.read_csv('gfg.csv')
end = time.time()
print('Time Taken:', end-begin)

Producción:

La siguiente tabla ilustra el tiempo requerido para realizar estas operaciones:

Por lo tanto, podemos concluir que el módulo pandas es lento en casi todas las operaciones en comparación con PostgreSQL , excepto en la operación de carga.

Pandas VS PostgreSQL

Por lo tanto, en lugares donde se realizan manipulaciones de datos simples, como recuperación de datos, manejo, unión, filtrado, PostgreSQL puede considerarse mucho mejor y fácil de usar. Pero, para la minería y manipulación de grandes datos, las optimizaciones de consulta, la contención superan su simplicidad y, por lo tanto, Pandas funciona mucho mejor.